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【作者】王烁宇，姚燕婷，周艳霞，肖志仁
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【作者单位】西藏大学
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【年份】2023
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【卷号】第35卷
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【期号】 第13期
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【页码】191-193，238
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【ISSN】1003-9767
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【关键词】深度学习 YOLOv7 危险行为
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【摘要】
公共场所下危险行为检测是一项非常重要且成本较大的任务，对社会文明发展具有巨大的现实意义，将YOLOv7危险行为检测应用到公共场所中可以大大降低危险行为对人们的伤害。因此，文章提出了一种基于YOLOv7的危险行为监测系统。实验结果表明，该模型在训练集上的平均精度为0.85346，显示出较好的泛化能力，有较广的实用场景。
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【文献类型】
期刊
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